PostgreSQL Tutorial
Jeffrey Molendijk
Precision & Systems Biomedicine, QIMR Berghofer, AustraliaPrior setup
In this example I’ll use a PostgreSQL server for data access. To get started you’ll need to: 1. Install PostgreSQL (http://www.postgresqltutorial.com/install-postgresql/) 2. Import a CSV file as a table (http://www.postgresqltutorial.com/import-csv-file-into-posgresql-table/) 3. Alternative, load .tar database directly in pgadmin. First create a new database (set a name and click save). Then right click on your new database and select the restore option. Next select the “Custom or tar” option and navigate to the backup.tar file provided in this tutorial. Once you hit restore you should find the “ausnut” table in your database under “Schemas > public > Tables”
The AUSNUT dataset
The AUSNUT dataset has two “header” rows, in which the first row is the header, and the second row are units.
Connecting to PostgreSQL using R
It is discouraged to type your database password directly into your R Markdown file or console. Instead it is encouraged to run getPass::getPass(“”) which will open a popup window where the password can be entered. getPass works when knitting a document, whilst rstudioapi::askForPassword(“”) or .rs.askForPassword(“”) will not work.
con <- dbConnect(RPostgres::Postgres(), user = "postgres", password = getPass::getPass("Database password"), dbname = "AUSNUT")## Please enter password in TK window (Alt+Tab)Creating PostgreSQL database from csv
ausnutnames = paste(read.csv(file = "AUSNUT/Release 1 - Food nutrient database.csv",header = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)[1,] %>% unlist, read.csv(file = "AUSNUT/Release 1 - Food nutrient database.csv",header = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)[2,] %>% unlist,sep = "_") %>% tolower()
ausnut = read.csv(file = "AUSNUT/Release 1 - Food nutrient database.csv",header = FALSE, skip = 2) %>% purrr::set_names(., nm = ausnutnames) %>% as.data.frame()
#Remove columns which are missing a heading from column 1
ausnut = ausnut[,-c(colnames(ausnut) %>% grep("^_", .))]
dbWriteTable(conn = con, name = "ausnutcsv", ausnut, overwrite = TRUE)
# dbWriteTable(conn = con, name = "mtcars", mtcars %>% mutate(key = row.names(.)), overwrite = TRUE)Extracting and analyzing data from a PostgreSQL server
# Add more example SQL queries
ausnutcsv <- dbSendQuery(con, "SELECT * FROM public.ausnutcsv")
fetched = dbFetch(ausnutcsv)
fetched %>% select(`energy, with dietary fibre_kj`:`total dietary fibre_g`)## energy, with dietary fibre_kj energy, without dietary fibre_kj
## 1 1236 1012
## 2 1280 1002
## 3 1004 579
## 4 1389 1118
## 5 1344 1009
## 6 1782 1698
## 7 1231 805
## 8 1080 699
## 9 1397 1284
## 10 2289 2249
## 11 2090 1924
## 12 1096 756
## 13 1311 1031
## 14 1156 953
## 15 1314 973
## 16 1320 998
## 17 1182 886
## 18 1219 1037
## 19 0 0
## 20 0 0
## 21 0 0
## 22 900 900
## 23 330 330
## 24 1010 931
## 25 365 361
## 26 0 0
## 27 2 0
## 28 1449 1449
## 29 1507 1502
## 30 1332 1285
## 31 231 231
## 32 1203 1203
## 33 1126 910
## 34 174 174
## 35 152 152
## 36 126 126
## 37 128 128
## 38 100 100
## 39 892 892
## 40 302 302
## 41 209 209
## 42 332 332
## 43 321 321
## 44 342 342
## 45 335 335
## 46 121 121
## 47 338 338
## 48 289 289
## 49 296 296
## 50 270 270
## 51 311 311
## 52 292 292
## 53 301 301
## 54 107 107
## 55 306 306
## 56 497 497
## 57 600 600
## 58 435 435
## 59 577 577
## 60 1307 1086
## 61 1361 1243
## 62 1666 1594
## 63 405 398
## 64 1508 1496
## 65 366 365
## 66 588 423
## 67 5 4
## 68 522 357
## 69 5 3
## 70 40 40
## 71 229 229
## 72 234 234
## 73 8 8
## 74 606 606
## 75 142 142
## 76 659 659
## 77 154 154
## 78 923 923
## 79 191 191
## 80 162 162
## 81 182 181
## 82 177 176
## 83 121 120
## 84 163 163
## 85 115 95
## 86 122 89
## 87 112 109
## 88 146 144
## 89 0 0
## 90 152 152
## 91 206 206
## 92 206 206
## 93 0 0
## 94 0 0
## 95 182 182
## 96 182 182
## 97 143 143
## 98 1 1
## 99 142 142
## 100 1 1
## 101 7 7
## 102 2 2
## 103 6 6
## 104 0 0
## 105 0 0
## 106 0 0
## 107 1577 1562
## 108 1500 1485
## 109 1801 1785
## 110 2086 2059
## 111 2098 2078
## 112 2052 2019
## 113 2051 2022
## 114 1786 1763
## 115 1655 1575
## 116 1595 1534
## 117 1968 1942
## 118 2181 2176
## 119 1972 1959
## 120 1822 1802
## 121 2103 2089
## 122 1978 1960
## 123 1724 1679
## 124 1474 1449
## 125 1525 1480
## 126 1084 1058
## 127 1102 1070
## 128 1074 1023
## 129 1000 970
## 130 1190 1154
## 131 1000 970
## 132 1163 1128
## 133 1027 961
## 134 1222 1144
## 135 1000 970
## 136 1163 1128
## 137 1051 1019
## 138 1222 1185
## 139 1052 1000
## 140 1238 1177
## 141 1070 1039
## 142 1274 1237
## 143 1058 1034
## 144 1230 1202
## 145 1179 1160
## 146 1177 1162
## 147 971 914
## 148 1142 1076
## 149 1064 1000
## 150 1251 1177
## 151 1095 1048
## 152 1288 1233
## 153 1034 989
## 154 1216 1164
## 155 1047 993
## 156 1232 1168
## 157 1114 1066
## 158 1310 1254
## 159 1027 983
## 160 1209 1156
## 161 1035 1007
## 162 1233 1198
## 163 1151 1129
## 164 1279 1254
## 165 1401 1376
## 166 1293 1264
## 167 888 857
## 168 1057 1020
## 169 980 939
## 170 1153 1104
## 171 1191 1163
## 172 1194 1179
## 173 851 823
## 174 938 906
## 175 1019 984
## 176 1037 1001
## 177 320 313
## 178 1553 1509
## 179 1565 1528
## 180 1669 1648
## 181 1468 1396
## 182 1551 1528
## 183 1488 1388
## 184 1608 1573
## 185 1559 1530
## 186 1610 1577
## 187 1391 1273
## 188 1316 1086
## 189 1460 1359
## 190 1451 1353
## 191 1491 1346
## 192 1504 1380
## 193 1414 1333
## 194 1680 1585
## 195 1646 1571
## 196 1224 1212
## 197 1735 1714
## 198 1919 1904
## 199 1603 1592
## 200 1675 1663
## 201 1394 1412
## 202 1410 1424
## 203 1553 1529
## 204 1552 1531
## 205 1219 1195
## 206 1233 1214
## 207 1415 1394
## 208 1895 1891
## 209 1917 1912
## 210 1487 1474
## 211 1555 1541
## 212 1587 1580
## 213 1564 1558
## 214 1370 1361
## 215 1524 1514
## 216 1535 1519
## 217 1583 1568
## 218 1517 1500
## 219 1412 1397
## 220 1567 1553
## 221 933 927
## 222 912 896
## 223 1160 1147
## 224 774 766
## 225 1337 1316
## 226 1466 1453
## 227 1399 1382
## 228 1354 1343
## 229 1335 1314
## 230 1222 1209
## 231 1847 1841
## 232 295 285
## 233 525 512
## 234 1527 1437
## 235 1428 1316
## 236 592 546
## 237 1385 1342
## 238 1434 1371
## 239 475 468
## 240 664 606
## 241 1324 1301
## 242 421 414
## 243 1523 1490
## 244 677 662
## 245 1500 1465
## 246 493 481
## 247 1474 1445
## 248 1575 1503
## 249 1489 1409
## 250 276 261
## 251 1629 1569
## 252 826 116
## 253 1455 1323
## 254 1538 1424
## 255 1572 1487
## 256 1550 1452
## 257 432 404
## 258 1300 1160
## 259 1278 1135
## 260 1461 1385
## 261 1299 1273
## 262 413 405
## 263 1393 1319
## 264 577 547
## 265 1359 1359
## 266 197 197
## 267 1367 1274
## 268 1119 784
## 269 1285 1124
## 270 1427 1416
## 271 679 669
## 272 643 632
## 273 920 912
## 274 1458 1423
## 275 693 680
## 276 1505 1456
## 277 426 412
## 278 649 639
## 279 649 640
## 280 1378 1351
## 281 1458 1458
## 282 1466 1462
## 283 1373 1194
## 284 1442 1419
## 285 1348 1210
## 286 1543 1415
## 287 1463 1404
## 288 1479 1461
## 289 1417 1387
## 290 1479 1461
## 291 1374 1344
## 292 1464 1444
## 293 1369 1279
## 294 1480 1466
## 295 1458 1367
## 296 1096 1082
## 297 870 849
## 298 966 944
## 299 1194 1167
## 300 961 936
## 301 939 914
## 302 1142 1116
## 303 1044 1024
## 304 954 930
## 305 863 841
## 306 1503 1461
## 307 455 442
## 308 608 594
## 309 1834 1804
## 310 598 589
## 311 225 221
## 312 498 486
## 313 639 630
## 314 1452 1364
## 315 503 465
## 316 1458 1433
## 317 517 494
## 318 1152 1126
## 319 682 660
## 320 1522 1504
## 321 601 586
## 322 1525 1490
## 323 554 543
## 324 1404 1324
## 325 579 534
## 326 572 555
## 327 730 722
## 328 658 640
## 329 1545 1513
## 330 227 220
## 331 227 220
## 332 1505 1478
## 333 1277 1257
## 334 1631 1597
## 335 1383 1356
## 336 1797 1761
## 337 1321 1294
## 338 1694 1659
## 339 1685 1679
## 340 2080 2066
## 341 1215 1195
## 342 943 924
## 343 910 893
## 344 1179 1155
## 345 213 203
## 346 1118 1094
## 347 1047 1025
## 348 1059 1048
## 349 1015 1007
## 350 947 947
## 351 1495 1483
## 352 1311 1310
## 353 109 109
## 354 2911 2911
## 355 537 537
## 356 348 315
## 357 1279 1236
## 358 461 437
## 359 766 732
## 360 394 394
## 361 738 733
## 362 412 397
## 363 922 839
## 364 471 468
## 365 240 230
## 366 1598 1586
## 367 347 340
## 368 405 390
## 369 227 208
## 370 958 953
## 371 295 280
## 372 146 133
## 373 383 370
## 374 494 476
## 375 162 162
## 376 162 162
## 377 57 52
## 378 437 426
## 379 437 426
## 380 756 754
## 381 311 311
## 382 65 65
## 383 2495 2448
## 384 2628 2576
## 385 623 529
## 386 679 627
## 387 1571 1571
## 388 1502 1502
## 389 1254 1254
## 390 1663 1663
## 391 1368 1368
## 392 1109 1109
## 393 1254 1254
## 394 1054 1054
## 395 529 529
## 396 1420 1420
## 397 370 370
## 398 1510 1510
## 399 1136 1136
## 400 1502 1502
## 401 1194 1194
## 402 1050 1050
## 403 1213 1213
## 404 1949 1949
## 405 1690 1690
## 406 665 665
## 407 1238 1234
## 408 1409 1409
## 409 1108 1108
## 410 1414 1414
## 411 868 868
## 412 788 788
## 413 563 561
## 414 280 280
## 415 306 306
## 416 281 281
## 417 253 253
## 418 191 191
## 419 213 213
## 420 146 146
## 421 173 173
## 422 249 248
## 423 184 183
## 424 591 591
## 425 381 381
## 426 1362 1362
## 427 2127 2127
## 428 2127 2127
## 429 3003 3003
## 430 1519 1519
## 431 286 286
## 432 392 392
## 433 1414 1410
## 434 441 441
## 435 533 522
## 436 306 305
## 437 386 385
## 438 401 400
## 439 409 407
## 440 367 365
## 441 224 222
## 442 224 222
## 443 255 255
## 444 246 241
## 445 246 241
## 446 251 247
## 447 187 182
## 448 807 795
## 449 807 795
## 450 849 837
## 451 502 474
## 452 416 415
## 453 309 307
## 454 3027 3027
## 455 3027 3027
## 456 3701 3701
## 457 2915 2915
## 458 2915 2915
## 459 2552 2552
## 460 2636 2636
## 461 2820 2820
## 462 2500 2500
## 463 2565 2565
## 464 1922 1922
## 465 2342 2342
## 466 2407 2407
## 467 3700 3700
## 468 3700 3700
## 469 3700 3700
## 470 3700 3700
## 471 3700 3700
## 472 3700 3700
## 473 3700 3700
## 474 3699 3699
## 475 3700 3700
## 476 3700 3700
## 477 3695 3695
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## 1534 93 83
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## 1082 72.6 19.4 3.10 1.2 3.0
## 1083 58.7 14.3 2.29 19.9 2.6
## 1084 73.0 17.0 2.73 2.5 4.5
## 1085 65.6 10.0 1.60 7.7 1.2
## 1086 43.5 30.8 4.93 18.8 6.7
## 1087 61.6 14.5 2.32 18.7 2.4
## 1088 59.8 16.4 2.62 16.2 2.6
## 1089 60.0 17.2 2.75 14.9 2.7
## 1090 46.4 11.6 1.86 37.2 1.6
## 1091 46.4 11.6 1.86 37.2 1.6
## 1092 51.5 20.1 3.22 22.1 4.0
## 1093 48.9 21.2 3.38 23.3 4.2
## 1094 60.0 15.6 2.50 16.1 2.6
## 1095 60.0 15.6 2.50 16.1 2.6
## 1096 55.4 16.5 2.64 19.4 2.9
## 1097 53.4 14.2 2.27 26.1 3.6
## 1098 82.8 4.0 0.64 2.1 1.7
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## 1100 48.7 3.8 0.72 32.8 1.0
## 1101 83.4 1.6 0.30 5.6 0.4
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## 1109 3.0 19.7 3.80 52.5 3.3
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## 1111 2.4 14.4 2.64 68.5 3.3
## 1112 3.5 17.0 3.21 49.2 2.5
## 1113 1.9 16.8 3.16 50.5 3.4
## 1114 48.2 3.4 0.64 0.2 1.2
## 1115 52.1 3.4 0.64 0.6 1.4
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## 1117 1.6 9.2 1.74 74.0 1.3
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## 1120 1.7 25.1 4.60 52.8 3.2
## 1121 1.7 25.1 4.60 52.8 3.2
## 1122 3.5 9.8 1.85 71.9 1.6
## 1123 1.8 13.0 2.45 70.0 2.5
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## 1126 5.8 14.0 2.65 30.7 4.8
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## 1154 71.7 19.3 3.09 6.3 1.3
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## 1420 1.4
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## 1422 1.4
## 1423 2.5
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## 1432 3.1
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## 1467 3.1
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## 1469 2.1
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## 1483 1.1
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## 1497 2.5
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## 1499 2.8
## 1500 2.2
## 1501 1.3
## 1502 0.5
## 1503 0.6
## 1504 0.5
## 1505 0.6
## 1506 2.2
## 1507 2.4
## 1508 2.6
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## 1510 2.7
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## 1512 3.5
## 1513 3.8
## 1514 1.7
## 1515 1.1
## 1516 1.2
## 1517 3.5
## 1518 3.6
## 1519 1.5
## 1520 14.7
## 1521 1.0
## 1522 1.3
## 1523 1.7
## 1524 1.8
## 1525 9.9
## 1526 2.7
## 1527 3.8
## 1528 2.1
## 1529 1.1
## 1530 1.6
## 1531 1.3
## 1532 1.0
## 1533 1.4
## 1534 1.2fetchedpca = ropls::opls(fetched %>% select(`energy, with dietary fibre_kj`:`total dietary fibre_g`) %>% as.matrix())## PCA
## 1534 samples x 8 variables
## standard scaling of predictors
## R2X(cum) pre ort
## Total 0.691 2 0mlviewer::ropls.plot(fetchedpca, xvar = "p1", yvar = "p2", col.pca = fetched$classification_ %>% as.factor())
mlviewer::ropls.plot(fetchedpca, plottype = "loading", xvar = "p1", yvar = "p2") %>% plotly::ggplotly()fetchedwine = fetched %>% filter( grepl("Wine",fetched$`food name_`, ignore.case = TRUE)) %>% select(`aluminium (al)_ug`:`zinc (zn)_mg`) %>% select_if(~sum(!is.na(.)) > 10)
fetchedwine %>% t %>% imputeLCMD::impute.ZERO(.) %>% t## aluminium (al)_ug arsenic (as)_ug cadmium (cd)_ug calcium (ca)_mg
## [1,] 20.9 0.0 0.0 7
## [2,] 21.1 0.0 0.0 7
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## [17,] 0.0 0.0 0.0 5
## [18,] 0.0 0.0 0.0 5
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## chromium (cr)_ug chloride (cl)_mg copper (cu)_mg fluoride (f)_ug
## [1,] 0.6 24 0.022 19.0
## [2,] 1.0 24 0.024 19.0
## [3,] 0.8 24 0.015 19.0
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## [8,] 0.2 21 0.021 20.0
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## [12,] 0.8 0 0.029 18.0
## [13,] 0.5 0 0.016 19.9
## [14,] 0.0 0 0.000 0.0
## [15,] 0.6 14 0.015 18.0
## [16,] 2.0 0 0.009 0.0
## [17,] 0.0 22 0.010 27.0
## [18,] 0.0 15 0.000 14.0
## [19,] 0.0 15 0.010 15.0
## iodine (i)_ug iron (fe)_mg lead (pb)_ug magnesium (mg)_mg
## [1,] 1.5 0.17 0.0 13
## [2,] 1.7 0.15 0.0 13
## [3,] 0.0 0.17 0.0 16
## [4,] 2.2 0.18 0.0 15
## [5,] 1.8 0.17 0.0 14
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## [7,] 2.2 0.18 0.0 15
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## [18,] 0.06
## [19,] 0.06fetchedpca = ropls::opls(fetchedwine %>% t %>% imputeLCMD::impute.ZERO(.) %>% t)## Warning: The variance of the 1 following variables is less than 2.2e-16 in the full or partial (cross-validation) dataset: these variables will be removed:
## selenium (se)_ug## PCA
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## standard scaling of predictors
## 1 excluded variables (near zero variance)
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mlviewer::ropls.plot(fetchedpca, plottype = "loading", xvar = "p1", yvar = "p2") %>% plotly::ggplotly()#Get column information
dbColumnInfo(ausnutcsv)## name type .oid .known
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## 181 int4Creating a result dashboard
Finally, we want to produce a dashboard highlighting the findings this dataset.
Here we highlight the following results: 1. Which food has the highest ratio of protein to fat/carbs 2. Energy content per 100g / 100ml 3. Lipid profile for foods 4. Use the nutrient profile of foods/liquids in a PCA > e.g. filter food names containes “Wine” > parse foodnames to group by red, white, fortified, rose
*Comments > Red wines contain about 2 times less aluminium as white wines. But red contain much more potassium
- Lipid profiles of oils and butters > FA / MFA / PUFA (3 values)